机器学习导论在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024

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Ethen Alpaydin 作者

机械工业出版社

范明译者

2009-6 出版日期

272 页数

39.00元价格

平装

计算机科学丛书丛书系列

9787111265245 图书编码

机器学习导论在线电子书图书标签: 机器学习人工智能数据挖掘计算机计算机科学 MachineLearning AI 基础知识

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发表于2024-06-09

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机器学习导论在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

对各种机器学习算法都作了简单介绍适合初学入门对机器学习各种算法有个大概的认识整本书比较偏理论，数学公式比较多

评分☆☆☆☆☆

只看了增强学习那一章

评分☆☆☆☆☆

和老师讲的很相似，要是早点看到这本书就好了~

评分☆☆☆☆☆

Michelle那本太老了

评分☆☆☆☆☆

内容广而浅

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机器学习导论在线电子书图书描述

《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语音识别，优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述，《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。《机器学习导论》可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供研究机器学习方法的技术人员参考。

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